航空装备维修器材需求统计分布检验方法技术

本发明专利技术涉及一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，含有以下步骤：采集多种典型器材需求的历史故障数据，根据历史故障数据制作历史故障数据样本集；根据历史故障数据样本集绘制每种典型器材需求的直方图；根据每种典型器材需求的直方图拟合得到每种典型器材需求的统计分布；采用卡方检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；采用K‑S检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；根据卡方检验方法的检验结果和K‑S检验方法的检验结果判断每种典型器材需求的统计分布。本发明专利技术采用卡方检验和K‑S检验两种检验方法，对器材需求分布进行检验，以尽量避免出现弃真或取伪错误，保证检验的正确性，提高检验结果的准确性、可靠性。

【技术实现步骤摘要】
航空装备维修器材需求统计分布检验方法
本专利技术属于航空维修保障
，具体地说，涉及一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法。
技术介绍
目前，国内外关于航空装备维修器材需求分布的应用研究较多，存在不同的文献对相同器材采用不同统计分布的互相矛盾的情况，A.A.Syntetos等于2012年研究采用卡方分布检验法针对美国、英国、欧洲军用装备备件、电子设备备件需求进行了泊松分布、正态分布、伽马分布等统计分布检验研究。他们将观察期设置为1个月，样本观察时间最长84个月，最短48个月。但实际上观察期不宜太短，否则会导致差均比产生较大变化，这对分布检验结果可能产生较大影响。但是，他们没有提供样本数据与检验过程。LenguD等于2014年对各种复合泊松分布的拟合优度进行了研究，并提出了基于分布的分类方法，但没有明确各种器材服从的统计分布。现有文献对不同类别器材的统计分布只有假设而没有实证，也未对其他分布是否适用于所提出的器材种类进行验证和说明。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述问题，提供了一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，能够提高检验结果的准确性、可靠性。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其含有以下步骤：采集多种典型器材需求的历史故障数据，根据历史故障数据制作历史故障数据样本集；根据历史故障数据样本集绘制每种典型器材需求的直方图；根据每种典型器材需求的直方图拟合得到每种典型器材需求的统计分布；采用卡方检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；采用K-S检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；根据卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果判断每种典型器材需求的统计分布。优选的，判断每种典型器材的统计分布时，若卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果一致，则确定该种典型器材需求的统计分布服从根据直方图得到的统计分布；若卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果不一致，则确定该种典型器材需求的统计分布不服从根据直方图得到的统计分布。优选的，采用卡方检验方法进行检验的步骤为：假设：H0：X的分布函数为F0(x)(1)式中，X为典型器材需求的历史故障数据样本集，F0(x)为直方图得到的典型器材需求的统计分布函数，x为历史故障数据样本集X中的样本；检验统计量χ2为：式中，n为样本x的总数，ni为观察值等于xi的实测频数，xi为第i个样本，pi为理论概率，npi为理论频数，k为分组数；H0接收域为：χ2≤χ21-α(k-1)(3)式中，χ21-α(k-1)为检验统计量χ2的分布临界值，α为显著性水平；根据公式(3)判断典型器材需求的实际统计分布是否服从直方图得到的典型器材需求的统计分布。优选的，根据公式(3)判断典型器材需求的实际统计分布时，若公式(3)成立，则判断典型器材需求的实际统计分布服从直方图得到的典型器材需求的统计分布，若公式(3)不成立，则判断典型器材需求的实际统计分布不服从直方图得到的典型器材需求的统计分布。优选的，采用K-S检验方法进行检验的步骤为：假设：H0：F(x)＝F0(x)(4)式中，F(x)为典型器材需求的实际统计分布；检验统计量D为：式中，为实际的累计频率，mi为观察值小于或等于xi的样本数量，n样本x的总数；H0接收域为：D≤Dα(6)式中，Dα为检验统计量D的分布临界值，α为显著性水平；根据公式(6)判断典型器材需求的实际统计分布是否服从直方图得到的典型器材需求的统计分布。优选的，根据公式(6)判断典型器材需求的实际统计分布时，若公式(6)成立，则判断典型器材需求的实际统计分布服从直方图得到的典型器材需求的统计分布，若公式(6)不成立，则判断典型器材需求的实际统计分布不服从直方图得到的典型器材需求的统计分布。优选的，当每种典型器材的统计分布为两种及两种以上时，若每种统计分布的卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果均一致，则选择P值最大的统计分布为该种典型器材最终的统计分布，其中，P值由检验统计量χ2或检验统计量D计算得到。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：(1)本专利技术综合运用卡方检验和K-S检验两种检验方法，对器材需求分布进行检验，以尽量避免出现弃真或取伪错误，保证检验的正确性，提高检验结果的准确性、可靠性。为利用概率统计法开展航空器材的需求预测、筹措供应标准的制订、库存优化等研究奠定了科学的理论基础，具有较高的科学性和推广应用价值。(2)本专利技术通过对多种典型器材的需求是否服从同一种分布、同一项器材的需求是否服从多种分布进行实证检验。通过检验结果可知，绝大部分典型器材的需求服从泊松分布，同时同一项典型器材的需求可以服从多种分布，解决了现有文献所述器材需求分布假设互相矛盾、缺乏实例验证而难以作为科学依据的问题。附图说明图1为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型蓄压器直方图；图2为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型离心泵直方图；图3为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型传感器直方图；图4为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型电台直方图；图5为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型高度表直方图；图6为本专利技术实施例A型飞机维修器材某型陀螺直方图；图7为本专利技术实施例B型飞机维修器材某型伺服阀直方图；图8为本专利技术实施例B型飞机维修器材某型处理机直方图；图9为本专利技术实施例B型飞机维修器材某型陀螺直方图；图10为本专利技术实施例C型飞机维修器材某型调节器直方图；图11为本专利技术实施例C型飞机维修器材某型接收机直方图；图12为本专利技术实施例D型飞机维修器材某型电磁活门直方图；图13为本专利技术实施例D型飞机维修器材某型燃油泵直方图；图14为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型离心泵直方图；图15为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型控制盒直方图；图16为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型罗盘直方图；图17为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型收发机直方图；图18为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型传感器直方图；图19为本专利技术实施例E型飞机维修器材某型仪表直方图；图20为本专利技术实施例某型起动机直方图；图21为本专利技术实施例正态分布、威布尔分布与指数分布拟合曲线；图22为本专利技术实施例泊松分布与负二项分布拟合曲线。具体实施方式下面，通过示例性的实施方式对本专利技术进行具体描述。然而应当理解，在没有进一步叙述的情况下，一个实施方式中的元件、结构和特征也可以有益地结合到其他实施方式中。本专利技术提供了一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其含有以下步骤：S1、采集多种典型器材需求的历史故障数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其特征在于，含有以下步骤：采集多种典型器材需求的历史故障数据，根据历史故障数据制作历史故障数据样本集；/n根据历史故障数据样本集绘制每种典型器材需求的直方图；/n根据每种典型器材需求的直方图拟合得到每种典型器材需求的统计分布；/n采用卡方检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；/n采用K-S检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；/n根据卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果判断每种典型器材需求的统计分布。/n

【技术特征摘要】
1.一种航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其特征在于，含有以下步骤：采集多种典型器材需求的历史故障数据，根据历史故障数据制作历史故障数据样本集；
根据历史故障数据样本集绘制每种典型器材需求的直方图；
根据每种典型器材需求的直方图拟合得到每种典型器材需求的统计分布；
采用卡方检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；
采用K-S检验方法对每种典型器材需求的统计分布进行检验；
根据卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果判断每种典型器材需求的统计分布。


2.如权利要求1所述的航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其特征在于，判断每种典型器材的统计分布时，若卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果一致，则确定该种典型器材需求的统计分布服从根据直方图得到的统计分布；若卡方检验方法的检验结果和K-S检验方法的检验结果不一致，则确定该种典型器材需求的统计分布不服从根据直方图得到的统计分布。


3.如权利要求2所述的航空装备维修器材需求统计分布检验方法，其特征在于，采用卡方检验方法进行检验的步骤为：
假设：
H0：X的分布函数为F0(x)(1)
式中，X为典型器材需求的历史故障数据样本集，F0(x)为直方图得到的典型器材需求的统计分布函数，x为历史故障数据样本集X中的样本；
检验统计量χ2为：



式中，n为样本x的总数，ni为观察值等于xi的实测频数，xi为第i个样本，pi为理论概率，npi为理论频数，k为分组数；
H0接收域为：
χ2≤χ21-α(k-1)(3)
式中，χ21-α(k-1)为检验统计量χ2的分布临界值，α为显著性水平；
根据公式(3)判断典型器材需求的实际统计分布是否服从直方图...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭峰，赵宏强，孙中华，徐凤磊，张素琴，郭星香，高伟，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学青岛校区，
类型：发明
国别省市：山东;37